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tf.keras.layers.Conv2DTranspose

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

転置畳み込み層(時には、デコンボリューションと呼ばれます)。

:から継承Conv2D

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

転置畳み込みの必要性は、一般的に、いくつかのコンボリューションの出力の形状を持っているものから、Aを維持しながら、その入力の形状をしているものに、すなわち、通常のコンボリューションの反対方向に行くの変換を使用する欲求から生じます前記畳み込みと互換性のある接続パターン。

モデルの最初の層と、この層を使用する場合、キーワード引数提供input_shape (整数の組、試料軸を含まない)を、例えばinput_shape=(128, 128, 3) 128×128 RGB画像のためにdata_format="channels_last"

filters 整数、出力空間の次元(コンボリューションで出力フィルタの数をIE)。
kernel_size 整数または2つの整数のタプル/リスト、2D畳み込みウィンドウの高さと幅を指定します。すべての空間次元に同じ値を指定するための単一の整数を指定できます。
strides 高さと幅に沿って畳み込みのストライドを指定する整数または2つの整数のタプル/リスト、。すべての空間次元に同じ値を指定するための単一の整数を指定できます。すべてのストライド値を指定する!= 1は、任意の指定と互換性がありませんdilation_rate値を!= 1。
padding 一つ"valid"または"same" (大文字と小文字を区別しません)。
output_padding 出力テンソルの高さと幅に沿ってパディングの量を指定する整数または2つの整数のタプル/リスト、。すべての空間次元に同じ値を指定するための単一の整数を指定できます。所定の寸法に沿って出力パディングの量は、同一の寸法に沿ってストライドより低くなければなりません。設定した場合None (デフォルト)、出力形状が推測されます。
data_format 文字列の1 channels_last (デフォルト)またはchannels_first 。入力のディメンションの順序。 channels_last形状の入力に対応する(batch_size, height, width, channels)一方channels_first形状の入力に対応する(batch_size, channels, height, width) 。これはデフォルトimage_data_format値がであなたのKerasの設定ファイルで見つかった~/.keras/keras.json 。あなたがそれを設定しない場合、それは「channels_last」になります。
dilation_rate 膨張率を指定する整数または2つの整数のタプル/リストは、拡張畳み込みに使用します。すべての空間次元に同じ値を指定するための単一の整数を指定できます。現在、任意の指定dilation_rate値を!= 1は、任意のストライド値を指定すると互換性がありません!1 =。
activation 使用するアクティベーション機能。何も指定しない場合、何の活性化は、(参照適用されませんkeras.activations )。
use_bias 層は、バイアスベクトルを使用するかどうかを示すブール。
kernel_initializer 初期化子kernel重み行列(参照keras.initializers )。
bias_initializer バイアスベクトルの初期化子(参照keras.initializers )。
kernel_regularizer 正則関数が適用kernel重み行列(参照keras.regularizers )。
bias_regularizer 正則関数は、バイアスベクトルに適用される(参照keras.regularizers )。
activity_regularizer 正則関数は、(参照層(その「活性化」)の出力に適用keras.regularizers )。
kernel_constraint 制約関数はカーネル行列に適用される(参照keras.constraints )。
bias_constraint 制約関数は、バイアスベクトルに適用される(参照keras.constraints )。

入力形状:

形状の4Dテンソル: (batch_size, channels, rows, cols)場合形状DATA_FORMAT = 'channels_first'または4Dテンソル: (batch_size, rows, cols, channels) DATA_FORMAT = 'channels_last'もし。

出力形状:

形状の4Dテンソル: (batch_size, filters, new_rows, new_cols)場合形状DATA_FORMAT = 'channels_first'または4Dテンソル: (batch_size, new_rows, new_cols, filters) DATA_FORMAT = 'channels_last'もし。 rowscols値は、パディングのために変更されている場合があります。もしoutput_padding指定されています。

 new_rows = ((rows - 1) * strides[0] + kernel_size[0] - 2 * padding[0] +
output_padding[0])
new_cols = ((cols - 1) * strides[1] + kernel_size[1] - 2 * padding[1] +
output_padding[1])
 

代表ランク4のテンソルactivation(conv2dtranspose(inputs, kernel) + bias)

ValueError 場合padding 「因果関係」です。
ValueError とき、両方のstrides > 1とdilation_rate > 1。

参考文献: